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机器学习已经成为广泛应用于科技行业改善流程,增强用户体验或现有的应用程序,解决复杂的问题,等等。有许多不同的机器学习工具和算法可用于开发人员。机器学习平台如Tensorflow已成为非常受欢迎的和为用户提供一个容易的方法去学习,并开始使用它。作为机器学习的组织使用的增加,他们需要开始担心底层基础设施对于计算,部署和扩展。
为了简化基础设施管理,组织开始将他们的基础设施和公共云工作负载。容器后来居上,成为一种流行方式,船,和运行应用程序,但没有一个有效的方法来管理和规模。然后Kubernetes出生,成为事实上的管理和安排基于容器的工作负载。作为组织使用云服务越来越多,他们将开始意识到是多么昂贵。
Spotinst一直在帮助客户减少云计算成本多年来,最近推出了一个新产品海洋负责管理Kubernetes集群。在这篇文章中,我将展示如何组织可以在Kubernetes集群上运行TensorFlow由海洋和解释它可以简化仓管理和基础设施扩展计算变得更加复杂。
先决条件
先决条件的,让我们了解TensorFlow Spotinst海洋。
TensorFlow是什么?
TensorFlow是一个开源软件库谷歌大脑团队开发的高性能数值计算。它有强大的支持机器学习和深入学习和灵活的数值计算的核心是用在许多其他科学领域。
什么是海洋?
海洋是Serverless Kubernetes引擎。需要扩展的痛苦和管理容器和Kubernetes集群中的节点。海洋,你可以忘记混合和匹配实例类型和试图找出何时以及如何规模集群中的节点。海洋自动确保你的容器放在最好的现货、RIs,和随需应变的实例,对成本、优化集群可用性和性能。
现在你知道更多关于TensorFlow和海洋,让我们开始本教程通过创建一个新的集群运行在Amazon的海洋。
创建一个集群的海洋
首先,点击云计算集群下的海洋部分Spotinst控制台紧随其后创建集群。
选择的。
完成步骤1创建和使用一个标记,将提供连通性的Elastigroup。第二步,设置所需的集群名称,地区和密钥对。
当你准备继续,点击发射CloudFormation堆栈。将打开一个新的浏览器窗口,您可以配置CloudFormation堆栈。输入堆栈名和的ClusterName使用。
单击Create。这个步骤可能需要10分钟才能完成。最后创建集群时,请回到大海在您的浏览器窗口。
第四步,我们需要使用AWS CLI和kubectl配置连接到的集群。
# aws的update-kubeconfig MyKubernetesCluster——名称
按照说明在步骤5配置AWS身份验证和点击完成。
将花几分钟注册数据来填充和节点。海洋是设置后,我们可以继续TensorFlow Kubernetes上运行。
在Kubernetes TensorFlow
在Kubernetes TensorFlow可以运行之前,我们需要下载以下清单我们本地计算机。
清单下载,我们可以使用kubectl TensorFlow运行:
访问TensorFlow GUI,复制TensorFlow服务的URL从上面的输出在您的web浏览器。
“密码或令牌的值”可以在前面的输出中找到kubectl命令。复制和粘贴在这里,然后单击“登录”。
现在你应该在Tensorflow GUI的主屏幕。
运行示例应用程序
好玩的部分,让我们运行一个机器学习数据库示例应用程序使用MNIST手写数字的训练图像分类器与约90%的准确率。继续,单击新Python2紧随其后,复制并粘贴以下代码在程序窗口中:
运行代码,点击“运行”按钮。最终的结果将需要几分钟才能完成。
检查TensorFlow成本Spotinst海洋
让我们回到Spotinst控制台和看我们花了多少运行TensorFlow Kubernetes利用海洋Showback特性。Showback分解集装箱集群的基础设施成本和提供见解在每层和应用程序稍后可以用来分析应用程序的成本,执行退款。
看着上面的输出,TensorFlow只花1.46美元。
结论
在这篇文章中,我解释了如何运行TensorFlow Kubernetes由海洋管理。TensorFlow大众是一个伟大的机器学习解决方案和运行在Kubernetes完美意义随着组织规模生产。Spotinst海洋是Serverless Kubernetes引擎,带走了痛苦的扩展和管理容器和Kubernetes集群中的节点。TensorFlow用户使用海洋将不再需要担心底层基础设施,可以花更多的时间与他们的机器学习算法。
想要了解更多关于Spotinst海洋,请看看我们产品页面。